「机器人基础模型」共找到 8328 篇相关文章
Qwen3深夜开源新系列：文本表征模型，3种尺寸可选，超越商业API拿下SOTA
Qwen3深夜上新Embedding系列，专为文本表征等任务设计，在Qwen3基础模型上训练，有0.6B/4B/8B三种尺寸，8B版本在MTEB榜单排第一，性能超商业API，已在多平台开源。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
对话 IDEA 张磊：「不以动作为输入条件，就不叫世界模型」
本文是对IDEA研究院张磊的深度访谈。张磊在计算机视觉领域成就斐然，他指出具身智能落地需攻克成功率、泛化性等挑战，大脑比本体更关键。还阐述了世界模型概念及应用，定义其应具备动作依赖等内容。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，有诸多技术贡献，获Karpathy等盛赞。它或让文本token输入方式被淘汰。开发者Simon用Claude Code让其在N卡上运行成功，分享了详细过程与经验。
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
AST| 西工大单湘淋、张伟伟等：基于湍流各向异性分析与符号回归的改进型二阶非线性涡粘模型
针对非线性涡粘模型各向异性建模难题，西工大单湘淋、张伟伟等通过雷诺应力各向异性分析方法开展特征提取，构建新型二阶非线性涡粘模型，在方形管道与矩形扩压器湍流测试中，精度优于现有模型。
谷歌最强具身大脑发布！波士顿机器狗瞬间人模人样
Google DeepMind发布机器人推理模型Gemini Robotics - ER 1.6，搭载它的波士顿动力机器狗能精确读仪表数字。该模型是第三代，在空间推理等方面显著提升，还新增读仪表能力，且是谷歌迄今最安全的机器人模型。
具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
过去几年，机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日，高德发布 ABot 系列具身基座模型，补齐行业能力缺口，标志具身智能从定制系统转向统一模型，有望降低开发门槛。
机器人也会「摸鱼」了？宇树G1赛后葛优瘫刷美女视频，网友：比人还懂享受生活
宇树G1机器人在2025世界人形机器人运动会夺冠后，赛后“葛优瘫”刷视频的画面走红。此次运动会上，宇树机器人成绩亮眼，不过也出现“肇事逃逸”等小插曲，技术在进步中也暴露一些问题。